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Viés em Estudos Epidemiológicos

apesar de os resultados de um estudo epidemiológico pode refletir o verdadeiro efeito de uma exposição(s) no desenvolvimento de resultado sob investigação, ele sempre deve ser considerado que os resultados podem ser, na verdade, devido a uma alternativa explanation1.

Estas explicações alternativas pode ser devido aos efeitos do acaso (erro aleatório), viés ou de confusão que pode produzir falsos resultados, levando-nos a concluir a existência de um endereço de associação estatística, quando não existem ou, alternativamente, a ausência de uma associação quando alguém é verdadeiramente present1.os estudos de observação são particularmente susceptíveis aos efeitos do acaso, do viés e da confusão e estes factores têm de ser considerados tanto na fase de concepção como na fase de análise de um estudo epidemiológico para que os seus efeitos possam ser minimizados.

iés

viés pode ser definido como qualquer erro sistemático em um estudo epidemiológico que resulta em uma estimativa incorreta do verdadeiro efeito de uma exposição no resultado do interesse.1

• viés resulta de erros sistemáticos na metodologia de investigação.
• o efeito do viés será uma estimativa acima ou abaixo do valor verdadeiro, dependendo da direção do erro sistemático.
• a magnitude do viés é geralmente difícil de quantificar, e existe escopo limitado para o ajuste da maioria das formas de viés na fase de análise. Consequentemente, é essencial uma análise e um controlo cuidadosos das formas de introdução de enviesamentos durante a concepção e a realização do estudo, a fim de limitar os efeitos sobre a validade dos resultados do estudo.

tipos Comuns de viés em estudos epidemiológicos

Mais de 50 tipos de preconceito têm sido identificados em estudos epidemiológicos, mas, por simplicidade, que podem ser genericamente agrupadas em duas categorias: viés de informação e de viés de seleção.1. O viés de informação

o viés de informação resulta de diferenças sistemáticas na forma como os dados sobre a exposição ou o resultado são obtidos a partir dos vários grupos de estudo.1 isto pode significar que os indivíduos são atribuídos à categoria de resultados errada, levando a uma estimativa incorreta da associação entre exposição e resultado.

erros na medição também são conhecidos como erros de classificação, e a magnitude do efeito do viés depende do tipo de erro de classificação que ocorreu. Existem dois tipos de erro de classificação-diferencial e não-diferencial-e estes são tratados em outros lugares (ver “Fontes de variação, sua medição e controle”).

o enviesamento do observador pode ser resultado do conhecimento prévio do investigador da hipótese em investigação ou do conhecimento da exposição ou do estado da doença de um indivíduo. Essas informações podem influenciar a forma como as informações são recolhidas, medidas ou interpretadas pelo investigador para cada um dos grupos de estudo.por exemplo, num ensaio de um novo medicamento para o tratamento da hipertensão, se o investigador estiver ciente a que grupo de tratamento foram afectados os participantes, isso pode influenciar a sua leitura das medições da pressão arterial. Os observadores podem subestimar a pressão arterial nos que foram tratados e sobrestimá-la nos que pertencem ao grupo de controlo.

o preconceito do entrevistador ocorre quando um entrevistador faz perguntas principais que podem influenciar sistematicamente as respostas dadas pelos entrevistados.minimização do viés observador / entrevistador:sempre que possível, os observadores devem ser cegos para a exposição e o estado da doença do observador cego para a hipótese em investigação.num ensaio aleatorizado controlado por investigadores cegos e participantes no grupo de tratamento e controlo (dupla ocultação).desenvolvimento de um protocolo para a recolha, Medição e interpretação da informação.utilização de questionários normalizados ou instrumentos calibrados, tais como esfigmomanómetros.formação de entrevistadores.

viés de Recall (or response) – num estudo de caso-Controlo, os dados sobre a exposição são recolhidos retrospectivamente. A qualidade dos dados é, portanto, determinada em grande medida sobre a capacidade do doente de recordar com precisão exposições passadas. Pode ocorrer viés de recolha quando as informações fornecidas sobre a exposição diferem entre os casos e os controlos. Por exemplo, um indivíduo com o resultado objeto de inquérito (caso) pode comunicar a sua experiência de exposição de forma diferente da de um indivíduo sem o resultado (controlo) objeto de inquérito.

ecall bias may result in either an subestimate or overestimate of the association between exposure and outcome.os métodos para minimizar o enviesamento de recall incluem:

• recolha de dados de exposição a partir de registos de trabalho ou médicos.os participantes cegaram a hipótese do estudo.

o enviesamento Social desejável ocorre quando os entrevistados tendem a responder de uma forma que eles acham que será visto como favorável por outros, por exemplo, por excesso de notificação de comportamentos positivos ou sub-notificação de comportamentos indesejáveis. Ao relatar viés, os indivíduos podem seletivamente suprimir ou revelar informações, por razões semelhantes (por exemplo, em torno da história do tabagismo). Reporting bias também pode se referir a relatórios de resultados seletivos por autores do estudo.

desvio de desempenho refere-se a quando o pessoal do estudo ou os participantes modificam o seu comportamento / respostas quando estão cientes das atribuições de grupo.

o viés de detecção ocorre quando a forma como a informação de resultado é coletada difere entre os grupos. O viés do instrumento refere-se aos casos em que um instrumento de medição mal calibrado sistematicamente sobre/subestima a medição. A cegueira dos avaliadores dos resultados e a utilização de instrumentos normalizados e calibrados podem reduzir o risco de tal situação.2. Viés de seleção

viés de Seleção ocorre quando existe uma diferença sistemática entre ambos:

• Aqueles que participam do estudo e aqueles que não (afectando a possibilidade de generalização) ou
• Que no braço de tratamento de um estudo e os do grupo controle (que afectam a comparabilidade entre os grupos).ou seja, existem diferenças nas características entre os grupos de estudo, e essas características estão relacionadas quer com a exposição quer com o resultado sob investigação. O viés de seleção pode ocorrer por uma série de razões.

  iés de amostragem descreve o cenário no qual alguns indivíduos dentro de uma população-alvo são mais propensos a serem selecionados para inclusão do que outros. Por exemplo, se os participantes forem convidados a voluntariar-se para um estudo, é provável que os voluntários não sejam representativos da população em geral, ameaçando a generalização dos resultados do estudo. Os voluntários tendem a ser mais conscientes da saúde do que a população em geral.

  o enviesamento ocorre em ensaios controlados quando há uma diferença sistemática entre os participantes em grupos de estudo (além da intervenção que está sendo estudada). Isto pode ser evitado por aleatorização.a perda de seguimento é um problema particular associado aos estudos de coorte. O viés pode ser introduzido se os indivíduos perdidos no seguimento diferirem no que diz respeito à exposição e ao resultado das pessoas que permanecem no estudo. A perda diferencial de participantes de grupos de um teste de controle randomizado é conhecido como viés de atrito.

  • viés de Seleção em estudos de caso-controle

  viés de Seleção é um problema inerente a estudos de caso-controle, onde dá origem a não-comparabilidade entre casos e controles. Nos estudos de caso-Controlo, os controlos devem ser feitos a partir da mesma população que os casos, para que sejam representativos da população que produziu os casos. Os controlos são utilizados para fornecer uma estimativa da taxa de exposição na população. Portanto, o viés de seleção pode ocorrer quando os indivíduos selecionados como controles não são representativos da população que produziu os casos.

  o potencial de viés de selecção em estudos de caso-controlo é um problema particular quando os casos e controlos são recrutados exclusivamente a partir de hospitais ou clínicas. Esses controlos podem ser preferíveis por razões logísticas. No entanto, os doentes hospitalares tendem a ter características diferentes da população em geral, por exemplo, podem ter níveis mais elevados de consumo de álcool ou tabagismo. A sua admissão no hospital pode até estar relacionada com o seu estado de exposição, pelo que as medições da exposição entre os controlos podem ser diferentes das da população de referência. Isto pode resultar numa estimativa tendenciosa da associação entre a exposição e a doença.por exemplo, num estudo de controlo de casos que explora os efeitos do tabagismo no cancro do pulmão, a força da Associação seria subestimada se os controlos fossem doentes com outras condições na ala respiratória, uma vez que a admissão no hospital para outras doenças pulmonares também pode estar relacionada com o estado de tabagismo. Mais subtilmente, o efeito do álcool na doença hepática pode potencialmente ser subestimado se os controlos forem retirados de outras alas: um consumo de álcool superior à média pode resultar na admissão para uma variedade de outras condições, tais como trauma.

  Como é provável que o potencial de viés de seleção seja menor de um problema em estudos de caso-controle baseados na população, os controles de vizinhança podem ser uma escolha preferível quando se utilizam casos de um hospital ou clínica. Em alternativa, o potencial de enviesamento de seleção pode ser minimizado selecionando controles de mais de uma fonte. Por exemplo, o uso de controles hospitalares e vizinhos.

  • viés de Seleção em estudos de coorte.

  o viés de Seleção pode ser menor problema em estudos de coorte, em comparação com estudos de caso-controle, porque indivíduos expostos e não expostos estão matriculados antes de desenvolver o resultado de interesse.

  no entanto, o enviesamento de selecção pode ser introduzido quando a completude do seguimento ou verificação de casos difere entre as categorias de exposição. Por exemplo, pode ser mais fácil acompanhar indivíduos expostos que trabalham todos na mesma fábrica, do que controles não expostos selecionados a partir da comunidade (perda de viés de acompanhamento). Isto pode ser minimizado garantindo um elevado nível de acompanhamento entre todos os grupos de estudo.o efeito do trabalhador saudável é uma forma potencial de viés de selecção específica dos estudos de coorte profissional. Por exemplo, um estudo de coorte profissional pode procurar comparar as taxas de doença entre indivíduos de um grupo profissional específico com indivíduos de uma população padrão externa. Há um risco de viés aqui porque os indivíduos que são empregados geralmente têm que ser saudáveis para trabalhar. Em contrapartida, a população em geral incluirá também os que não têm condições para trabalhar. Por conseguinte, as taxas de mortalidade ou morbilidade na coorte do grupo de ocupação podem ser inferiores às da população no seu conjunto.a fim de minimizar o potencial desta forma de viés, deve ser seleccionado um grupo de comparação de um grupo de trabalhadores com diferentes funções desempenhadas em locais diferentes dentro de uma única facilitação1; por exemplo, um grupo de trabalhadores de escritório não expostos. Alternativamente, o grupo de comparação pode ser selecionado a partir de uma população externa de indivíduos empregados.

  • viés de selecção em ensaios randomizados

  ensaios randomizados são teoricamente menos susceptíveis de serem afectados por viés de selecção, uma vez que os indivíduos são distribuídos aleatoriamente aos grupos que estão a ser comparados, e devem ser tomadas medidas para minimizar a capacidade dos investigadores ou participantes para influenciar este processo de atribuição. No entanto, as recusas de participar num estudo, ou retiradas subsequentes, podem afectar os resultados se as razões estiverem relacionadas com a exposição e o resultado.

  confundindo

  confundindo, interacção e alteração de efeito

  confundindo fornece uma explicação alternativa para uma associação entre uma exposição (X) e um resultado. Ocorre quando uma associação observada é de fato distorcida porque a exposição também está correlacionada com outro fator de risco (Y). Este factor de risco Y está também associado ao resultado, mas independentemente da exposição objecto de investigação, X. consequentemente, a associação estimada não é a mesma que o verdadeiro efeito da exposição X no resultado.uma distribuição desigual do factor de risco adicional, Y, entre os grupos de estudo resultará em confusão. A associação observada pode dever-se, total ou parcialmente, aos efeitos das diferenças entre os grupos de estudo e não à exposição em estudo.1

  um potencial Revelador é qualquer factor que possa ter um efeito no risco de doença em estudo. Isto pode incluir fatores com um nexo causal direto com a doença, bem como fatores que são medidas proxy para outras causas desconhecidas, tais como idade e status socioeconômico.2

  

  para uma variável a ser considerada como seria um fator confundente:

  1. A variável deve ser independentemente associada com o resultado (por exemplo, ser um fator de risco).a variável deve também estar associada à exposição em estudo na população-fonte.a variável não deve situar-se na Via causal entre a exposição e a doença.

  exemplos de confusão

  Um estudo concluiu que o consumo de álcool estava associado ao risco de doença coronária (DCH). No entanto, fumar pode ter confundido a associação entre álcool e CHD.o tabagismo é um factor de risco para a DCH, por isso está associado de forma independente ao resultado, e o tabagismo também está associado ao consumo de álcool porque os fumadores tendem a beber mais do que os não fumadores.o controlo do potencial efeito de confusão do tabagismo pode, de facto, não mostrar qualquer associação entre o consumo de álcool e a DCH.

  

  Efeitos de confusão

  fatores de Confusão, se não controlado, causar viés na estimativa do impacto da exposição a ser estudado. Os efeitos da confusão podem resultar em:

  • uma associação observada quando não existe uma associação real.
  • não existe associação observada quando existe uma associação verdadeira.
  • uma subestimação da Associação (confusão negativa).
  • uma sobrestimação da Associação (confundimento positivo).

  o Controle de confundimento

  de Confusão podem ser tratados tanto no projeto do estudo de fase, ou o ajustado para a fase de análise, fornecendo suficientes e pertinentes os dados foram coletados. Uma série de métodos podem ser aplicados para controlar potenciais fatores de confusão e o objetivo de todos eles é tornar os grupos o mais semelhantes possível em relação ao(s) confundidor (s).

  Controle de confusão na fase de projeto

  Potenciais fatores de confusão podem ser identificados na fase de projeto, com base em estudos anteriores, ou porque um elo de ligação entre o fator e o resultado pode ser considerado biologicamente plausíveis. Os métodos para limitar a confusão na fase de projecto incluem a aleatorização, a restrição e a correspondência.

  • aleatorização

  Este é o método ideal para controlar a confusão porque todas as potenciais variáveis de confusão, tanto conhecidas como desconhecidas, devem ser igualmente distribuídas entre os grupos de estudo. Envolve a alocação aleatória (por exemplo, usando uma tabela de números aleatórios) de indivíduos para estudar grupos. No entanto, este método só pode ser utilizado em ensaios clínicos experimentais.

  • restrição

  restrição limita a participação no estudo para indivíduos que são semelhantes em relação ao confessor. Por exemplo, se a participação num estudo se limitar apenas aos Não Fumadores, será eliminado qualquer potencial efeito de confusão do tabagismo. No entanto, uma desvantagem de restrição é que pode ser difícil generalizar os resultados do estudo para a população em geral, se o grupo de estudo é homogêneo.1

  • a correspondência

  implica a selecção dos controlos, de modo a que a distribuição de potenciais reveladores (por exemplo, idade ou estado de tabagismo) seja tão semelhante quanto possível à dos casos. Na prática, isso só é utilizado em estudos de caso-controle, mas pode ser feito de duas maneiras:

  1. par correspondência-selecionando para cada caso um ou mais controles com características semelhantes (e.g. mesma idade e hábitos tabágicos)
  2. Frequência de correspondência – assegurar, como um grupo de casos com características semelhantes aos controles

  a Detecção e controle de confundimento na fase de análise

  A presença ou a magnitude de confusão em estudos epidemiológicos é avaliada observando-se o grau de discrepância entre a estimativa grosseira (sem controle de confundimento) e ajustado para a estimativa depois de contabilidade para o potencial confounder(s). Se a estimativa mudou e há pouca variação entre as razões específicas do estrato (ver abaixo), então há evidência de confusão.não é adequado utilizar testes estatísticos para avaliar a presença de confusão, mas podem ser utilizados os seguintes métodos para minimizar o seu efeito.a estratificação permite examinar a associação entre a exposição e o resultado em diferentes estratos da variável confundidora, por exemplo, por idade ou sexo. A força da Associação é inicialmente medida separadamente em cada estrato da variável confundidora. Partindo do princípio de que as taxas específicas do estrato são relativamente uniformes, podem então ser agrupadas para apresentar uma estimativa sumária ajustada ou controlada para o potencial confunder. Um exemplo é o método Mantel-Haenszel. Uma desvantagem deste método é que quanto mais a amostra original é estratificada, menor cada estrato se tornará, e o poder de detectar associações é reduzido.

  • análise multivariável

  análise de regressão multivariável) é usado para controlar por mais de um confessor ao mesmo tempo, e permite a interpretação do efeito de cada confessor individualmente. É o método mais usado para lidar com confusão na fase de análise.

  • a normalização

  a normalização explica os factores de confusão (geralmente idade e sexo) utilizando uma população de referência padrão para negar o efeito das diferenças na distribuição de factores de confusão entre as populações do estudo. Para mais pormenores, ver “numeradores, denominadores e populações em risco”.

  confundimento Residual

  só é possível controlar para confluentes na fase de análise se os dados sobre confluentes foram coletados com precisão. A confusão Residual ocorre quando todos os confluentes não foram adequadamente ajustados, quer porque eles foram imprecisamente medidos, quer porque eles não foram medidos (por exemplo, confluentes desconhecidos). Um exemplo seria o status socioeconômico, porque influencia múltiplos resultados de saúde, mas é difícil de medir com precisão.3

  Interaction (effect modification)

  Interaction occurs when the direction or magnitude of an association between two varies according to the level of a third variable (the effect modifier). Por exemplo, a aspirina pode ser usada para controlar os sintomas de doenças virais, como a gripe. No entanto, embora possa ser eficaz em adultos, o uso de aspirina em crianças com doenças virais está associado a disfunção hepática e danos cerebrais (síndrome de Reye).Neste caso, o efeito da aspirina no tratamento de doenças virais é modificado por idade.se existir interacção, o cálculo de uma estimativa global de uma associação pode induzir em erro. Ao contrário da confusão, a interação é um fenômeno biológico e não deve ser estatisticamente ajustado para. Um método comum de lidar com a interação é analisar e apresentar as associações para cada nível da terceira variável. No exemplo acima, as chances de desenvolver síndrome de Reye após o uso de aspirina em doenças virais seria muito maior em crianças em comparação com adultos, e isso destacaria o papel da idade como um modificador de efeito. A interacção pode ser confirmada estatisticamente, por exemplo utilizando um teste Qui-quadrado para avaliar a heterogeneidade nas estimativas específicas do estrato. No entanto, sabe-se que estes testes têm uma baixa potência para detectar a interacção 5 e recomenda-se também uma inspecção visual de estimativas específicas do estrato.Hennekens CH, Heuring JE. Epidemiology in Medicine, Lippincott Williams & Wilkins, 1987.Carneiro I, Howard N. Introduction to Epidemiology. Open University Press, 2011.

• http://www.edmundjessop.org.uk/fulltext.doc – Accessed 20/02/16
• McGovern MC. Síndrome de Reye e aspirina, para não nos esquecermos. BMJ 2001; 322: 1591.Marshall SW. Potência dos ensaios de interacção: efeito do aumento da taxa de erro do tipo 1. Perspectivas epidemiológicas e inovações 2007; 4: 4.